De GLM-5 Technisch Rapport presenteren! Na de lancering van GLM-5 tillen we het doek op over hoe het is gebouwd. Belangrijke innovaties zijn onder andere: - DSA Adoptie: Vermindert aanzienlijk de trainings- en inferentiekosten terwijl de lange-context trouw behouden blijft - Asynchrone RL Infrastructuur: Verbetert drastisch de efficiëntie na training door generatie van training te ontkoppelen - Agent RL Algoritmen: Stelt het model in staat om effectiever te leren van complexe, lange-horizon interacties Door deze innovaties bereikt GLM-5 SOTA-prestaties onder open-source modellen, met bijzonder sterke resultaten in real-world software engineering taken.